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株式会社ずんだもん技術室AI放送局

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著者： 株式会社ずんだもん技術室AI放送局
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このコンテンツについて

 AIやテクノロジーのトレンドを届けるPodcast。平日毎朝6時配信。朝の通勤時間や支度中に情報キャッチアップとして聞いてほしいのだ。(MC 月:春日部つむぎ、火水木:ずんだもん、金:お嬢様ずんだもん)
エピソード
  • 私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20251128

    私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20251128
    2025/11/27
    youtube版(スライド付き) 関連リンク GitHub Copilot カスタムエージェントのための agents.md 作成ベストプラクティス GitHub Copilotの新しい「カスタムエージェント」機能をご存じでしょうか？これは、AIアシスタントに特定の役割や専門知識を与え、開発を効率化するものです。本記事は、このカスタムエージェントの設定ファイル「agents.md」の効果的な作り方を、新人エンジニアにも分かりやすく解説します。GitHubが2,500以上のリポジトリを分析して得た知見が基になっています。 agents.mdファイルは、リポジトリの.github/agents/に配置し、エージェントの役割、使用ツール（read, edit, shellなど）、プロジェクト構造、コードスタイルなどを定義します。これにより、バックエンド専門やフロントエンド専門といった、特化したエージェントチームを構築できます。 効果的なagents.mdには、以下の6つの要素が重要です。 コマンド: エージェントが実行する具体的なコマンドを明確に書きます。テスト: 使用するテストフレームワークやテストの実行方法を具体的に指定します。プロジェクト構造: ディレクトリ構成とその役割を記述し、エージェントがファイルを理解しやすくします。コードスタイル: 推奨されるコードの書き方と避けるべき書き方を、具体的な例で示します。Gitワークフロー: ブランチ命名規則やコミットメッセージのフォーマットなど、開発プロセスを定義します。境界線: エージェントが「必ずやること」「確認が必要なこと」「絶対にやってはいけないこと」を明確にし、意図しない挙動を防ぎます。 曖昧な指示や複雑すぎる設計は、エージェントのパフォーマンスを低下させます。最初は完璧を目指さず、「最小限の設定から始め、問題があればルールを追加していく」という段階的なアプローチが推奨されます。 カスタムエージェントの大きな利点は、複数の開発タスク（Issue）に適切なエージェントをアサインし、並行して効率的に作業を進められることです。エージェントが正しく作業するためには、Issueに必要な情報（背景、要件、受け入れ条件など）がしっかり記載されていることが不可欠です。Issue作成自体もエージェントに任せることで、必要な情報が漏れなくそろい、開発の精度と効率がさらに向上するでしょう。 AIオーケストレーションを上手に活用し、皆さんの開発ライフをより豊かなものにしてください。 引用元: https://zenn.dev/studypocket/articles/github-copilot-agents-md-best-practices Programmatic Tool Calling(PTC)の何が新しいのか？ Anthropicが、対話型AI「Claude」の新しいAPI機能として「Programmatic Tool Calling」（PTC）を公開しました。これは、Claudeが外部のツールを使う方法を大きく進化させる技術です。新人エンジニアの皆さんも、これからのAIエージェント開発で役立つポイントなので、ぜひ知っておきましょう。 これまでのTool Use（ツール利用）では、Claudeがツールを一つ使うたびに「次はこれをやろう」と判断し、その結果を会話の履歴（これを「コンテキスト」と呼びます）に全て記録していました。ツールをたくさん使う複雑なタスクでは、このコンテキストがどんどん長くなり、「コンテキスト肥大化」という問題が起きていました。コンテキストが長くなると、情報処理のコストが増えるだけでなく、Claudeが重要な情報を見落としたり、判断を誤ったりする「context rot（コンテキスト腐敗）」と呼ばれる精度低下の問題も発生しやすかったのです。 PTCでは、この課題を根本的に解決します。Claudeは、複数のツールを呼び出す一連の処理をまとめたPythonコードを一度に生成します。このコードは、Anthropicが用意した特別な実行環境（「サンドボックス」と呼びます）の中で動きます。重要なのは、ツールが実行されたときの中間的なデータ（例えば、大量のデータ分析結果など）は、このサンドボックスの中にだけ保持され、Claudeのコンテキストには直接戻されない点です。Claudeが受け取るのは、サンドボックスでの処理が終わった後の「最終的な結果」だけになるため、コンテキストが肥大化するのを防げます。 実際に検証した結果、従来のTool Use方式と比較して、PTC...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20251127

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20251127
    2025/11/26
    youtube版(スライド付き) 関連リンク 「Goで作る自作コーディングエージェント nebula 開発入門」が良かった この記事では、著者が「Goで作る自作コーディングエージェント nebula 開発入門」という書籍を通して、Go言語でAIコーディングエージェント「nebula」を実際に開発した体験談が語られています。著者はこの実践的な学習が非常に有益で、深い学びがあったと評価しています。 新人エンジニアの皆さんにとって、「AIエージェント」という言葉はまだ聞き慣れないかもしれません。これは簡単に言うと、まるで人間のように目標を設定し、外部の情報を使ったり判断したりしながら、自律的にタスクをこなすAIプログラムのことです。特に「コーディングエージェント」は、指示に基づいてコードを書いたり修正したりするAIですね。この本は、そんなAIエージェントの「仕組み」をGo言語で作りながら学べる、実践的な入門書です。 この実践で得られる主な学びは、AIエージェントの「賢さ」や「振る舞い」を司る重要な設計パターンです。例えば、 ツールコール: AIが外部のプログラムやAPI（例えば、ファイルを読み書きする機能やWeb検索機能など）を適切に呼び出し、利用する仕組み。これにより、AIは自身が持たない能力を拡張できます。システムプロンプト設計: AIに対して「あなたはどのような役割で、どのように振る舞うべきか」を指示する、AIの「憲法」のようなもの。これをしっかり設計することで、AIは意図した通りに動きます。メモリ機能設計: AIが過去の会話履歴や学習した情報を覚えておき、それを次の行動に活かす仕組み。人間が経験から学ぶように、AIも「記憶」を持つことでより高度な判断ができるようになります。 これらはコーディングエージェントだけでなく、あらゆるAIエージェント開発に応用できる基礎中の基礎であり、実際に手を動かして理解できたことが大きな収穫だったと著者は述べています。 著者はこの書籍の内容を参考に、自身のGitHubリポジトリ（https://github.com/shibayu36/nebula）で「nebula」を公開しています。単に写経するだけでなく、一部の設計を改善したり、セッション一覧表示やコードの差分表示といった実用的な機能を追加したりと、自分なりに工夫を凝らしている点も注目です。これにより、読者は単なる写経を超えた、より深い理解と応用力を養うヒントを得られるでしょう。 Go言語での開発経験があり、AIエージェントという新しい技術分野に挑戦してみたい新人エンジニアにとって、この書籍は最適な学習リソースとなるはずです。著者の経験から、全ての学習を終えるのにかかる時間は約10時間程度とのこと。短期間で実践的なAI開発の基礎を身につけ、今後のキャリアの選択肢を広げるきっかけにもなりそうです。AIの進化が著しい今、Go言語とAIエージェントの組み合わせは、皆さんのスキルアップに大いに役立つでしょう。 引用元: https://blog.shibayu36.org/entry/2025/11/25/170000 人工知能は拡散言語モデルの夢を見るか？ PredNext ブログ 2025年現在、「拡散言語モデル」という新しい技術が注目を集めています。これは、現在の大規模言語モデル（LLM）の主流である「自己回帰モデル型Transformer」が抱える性能上の課題を解決する可能性を秘めているためです。 現在のLLMは、文章を構成する単語（トークン）を一つずつ順番に予測して生成する「自己回帰モデル」という仕組みで動いています。この方式では、前の単語の生成が終わらないと次の単語の生成に進めないため、計算を並列に処理するのが難しいという特徴があります。さらに、モデルの規模が大きくなるにつれて、1トークンを生成するたびに非常に巨大なモデルデータ（例えば700億パラメータのモデルで70GB）を、メモリ（DRAM）からプロセッサ（GPUなど）へ何度も読み込む必要が生じます。このデータ転送の頻度と量が多すぎると、プロセッサがフル稼働できず、メモリとの間のデータ帯域が「ボトルネック」（処理速度の限界）となってしまうのです。 この非効率さを「B/F」（Bytes per FLOP：1回の浮動小数点演算に必要なデータ転送バイト数）という指標で表現します。...
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    1分未満
  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20251126

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20251126
    2025/11/25
    youtube版(スライド付き) 関連リンク Introducing shopping research in ChatGPT ChatGPTに、商品の購入検討をサポートする「ショッピングリサーチ」という新機能が導入されました。この機能は、私たちが製品を選ぶ際にかかる時間と手間を大幅に削減し、より賢い選択を支援してくれます。 具体的には、「小さなアパートに最適な静音のコードレス掃除機を探して」「この3つの自転車から選ぶのを手伝って」のように、求めている商品をChatGPTに伝えるだけで、詳細な購入ガイドを作成してくれます。私たちはこれまで、何十ものサイトを比較検討したり、レビューを読み込んだりしていましたが、この機能がそれらの調査を代行してくれるのです。 ショッピングリサーチは、ユーザーの過去の会話履歴や「記憶」機能から得た情報を活用し、スマートな質問を通じてニーズを深く掘り下げます。例えば、予算や重視する機能など、具体的な条件を聞き出すことで、よりパーソナライズされた結果を提供します。電子機器、美容品、家庭用品など、特に詳細な情報が必要なカテゴリでその威力を発揮します。 利用方法はとても簡単です。商品に関する質問をすると、ChatGPTが自動的に「ショッピングリサーチ」の利用を提案してくれます。または、メニューから直接選択することも可能です。利用中は対話形式で、ChatGPTが提示する製品オプションに対して「興味なし」や「もっとこれに似たものを」といったフィードバックを返すことで、リアルタイムでリサーチ内容を調整し、希望に合った製品へと絞り込めます。数分後には、主要な製品、それぞれの違いや長所・短所、信頼できる小売店からの最新情報がまとまった、自分だけの購入ガイドが手に入ります。 この機能は、GPT-5 miniをベースに、ショッピングタスクに特化して強化学習で訓練されたモデルによって動いています。信頼性の高い情報源から情報を収集し、複数の情報源を統合して質の高い調査結果を生成します。また、透明性も重視されており、ユーザーのチャット内容が小売業者と共有されることはありません。結果は公開されている小売サイトの情報を元に生成され、低品質なサイトは避けられています。 ただし、まだ完璧ではないため、価格や在庫などの製品詳細には誤りが含まれる可能性もあります。最終的な購入の際には、必ず小売業者のサイトで最新情報を確認することが推奨されています。OpenAIは今後も、ユーザーの好みをより深く理解し、対応するカテゴリを増やし、製品の比較や発見をより直感的に行えるように、この機能を進化させていくとしています。この新しい機能は、AIアシスタントが単なる情報提供だけでなく、より具体的なタスクをこなす「AIエージェント」へと進化していることを示す良い例と言えるでしょう。 引用元: https://openai.com/index/chatgpt-shopping-research Using skills with Deep Agents Anthropic社が提唱する「エージェントスキル」という新しい概念をLangChainのAIエージェントフレームワーク「deepagents-CLI」がサポートしたという発表がありました。これは、AIエージェントの性能を向上させ、開発・運用の効率を高める重要な一歩です。 エージェントスキルとは、簡単に言うと、特定のタスクをこなすためのファイル群（SKILL.mdという説明ファイルと、それに関連するドキュメントやスクリプトなど）をまとめたフォルダのことです。AIエージェントは必要に応じて、これらのスキルを動的に見つけて読み込み、利用できます。 近年、Claude CodeやManusのような汎用AIエージェントが普及していますが、意外にも、これらのエージェントが実際に使うツールはごく少数であることが分かっています。彼らが少ないツールで多様なタスクをこなせる秘密は、コンピュータ自体へのアクセス（Bashシェルやファイルシステム操作）を持っている点にあります。これにより、人間がパソコンでファイル操作やスクリプト実行をするように、エージェントも特別なツールなしに多くの作業を行えるのです。LangChainのdeepagentsも、この原則に基づいてファイルシステム操作とコード実行機能を備えています。 エージェントスキルは、...
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